Học cùng Nesa (NES): Xây dựng lớp thực thi AI có thể xác minh
Giới thiệu: Nesa là một lớp thực thi AI phi tập trung, có thể xác minh và bảo vệ quyền riêng tư. Nó cho phép người dùng và nhà phát triển chạy các mô hình AI trên một mạng lưới phân tán các nút mạng mà không cần phụ thuộc vào một nhà cung cấp tập trung duy nhất. Thông qua các kỹ thuật mật mã như Mã hóa Tương đương, Chia sẻ Bí mật Đồng cấu trên Nhúng đã được Mã hóa, Lập lịch MetaInf và thực thi mô hình phi tập trung, Nesa hướng tới việc làm cho suy luận AI trở nên riêng tư, có thể xác minh, mở rộng và dễ tiếp cận trên Web3.
Một lớp hạ tầng mới cho AI
AI đang trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất trên thế giới, nhưng hầu hết cơ sở hạ tầng AI vẫn đang tập trung.
Hôm nay, người dùng thường truy cập AI thông qua các API dạng hộp đen do các công ty lớn kiểm soát. Những nền tảng này có thể mạnh mẽ, nhưng tạo ra một số vấn đề. Người dùng thường không thể xác minh cách một mô hình đưa ra câu trả lời, các nhà phát triển phụ thuộc vào các nhà cung cấp tập trung, và các doanh nghiệp có thể bị buộc phải gửi dữ liệu nhạy cảm đến các máy chủ mà họ không kiểm soát.
Điều này đặc biệt khó khăn đối với Web3.
Các ứng dụng blockchain được xây dựng dựa trên tính minh bạch, quyền sở hữu và khả năng xác minh, nhưng các hệ thống AI thường thiếu minh bạch và có tính tập trung cao. Nếu một hợp đồng thông minh, dapp hoặc tác nhân AI phụ thuộc vào mô hình ngoài chuỗi, người dùng có thể không có cách nào để biết liệu suy luận đã được thực hiện chính xác hay không.
Nesa được thiết kế để giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một lớp thực thi phi tập trung cho AI.
Thay vì phụ thuộc vào một công ty hoặc một máy chủ duy nhất, suy luận AI có thể được phân phối trên một mạng lưới, được xác minh bằng mật mã và điều phối thông qua cơ sở hạ tầng blockchain.
Tính toán AI riêng tư được thiết kế sẵn
Quyền riêng tư là một trong những trọng tâm cốt lõi của Nesa.
Trong các hệ thống AI thông thường, người dùng thường gửi dữ liệu của họ trực tiếp đến một máy chủ tập trung. Máy chủ này có thể xem các lời nhắc, tệp, hành vi người dùng, đầu ra và đôi khi thậm chí là thông tin kinh doanh hoặc cá nhân nhạy cảm.
Nesa tiếp cận theo một cách khác.
Mạng lưới được thiết kế để các truy vấn AI có thể được xử lý mà không có nút mạng nào nhìn thấy đầu vào đầy đủ, mô hình đầy đủ hoặc đầu ra đầy đủ. Điều này được thực hiện thông qua các phương pháp mã hóa như Mã hóa Tương đương và Chia sẻ Bí mật Đồng cấu trên Các Nhúng Được Mã hóa.
Mã hóa bất biến cho phép các lớp mô hình và nhúng được chuyển đổi thành miền được mã hóa, nơi tính toán vẫn có thể diễn ra hiệu quả.
HSS-EE sử dụng chia sẻ bí mật trên các nhúng đã được mã hóa, cho phép thực hiện suy luận được chia sẻ giữa nhiều máy chủ hoặc nút mạng trong khi bảo vệ đầu vào người dùng, các trạng thái trung gian và tham số mô hình.
Điều này làm cho Nesa khác biệt với các hệ thống chỉ dựa vào phần cứng đáng tin cậy hoặc danh tiếng đơn giản. Mục tiêu của nó là đưa quyền riêng tư trở thành một phần trong thiết kế tính toán chính nó.
Kết quả có thể xác minh, không phải những lời hứa đen tối
Nesa cũng được xây dựng xung quanh tính khả năng xác minh.
Trong AI tập trung, người dùng thường phải tin rằng nhà cung cấp đã chạy mô hình đúng, sử dụng đầu vào chính xác và trả về kết quả hợp lệ. Thường không có bằng chứng nào cho thấy đầu ra được tạo ra một cách trung thực.
Nesa nhằm thay đổi điều này bằng cách hỗ trợ xác thực trên chuỗi của các suy luận ngoài chuỗi.
Khi một người dùng hoặc dapp gửi truy vấn AI, việc thực thi mô hình sẽ diễn ra trên mạng phi tập trung. Kết quả sau đó có thể đi kèm bằng bằng chứng mật mã hoặc xác minh dựa trên sự đồng thuận, giúp người dùng và ứng dụng xác nhận rằng quá trình suy luận đã được thực hiện chính xác.
Điều này quan trọng đối với các trường hợp sử dụng có giá trị cao.
Nếu AI được sử dụng trong DeFi, chăm sóc sức khỏe, quản trị, giao dịch, danh tính hoặc tự động hóa doanh nghiệp, người dùng cần nhiều hơn một câu trả lời tiện lợi. Họ cần sự tin tưởng rằng phép tính là hợp lệ và không bị thao túng.
Cách tiếp cận của Nesa mang lại tính chịu trách nhiệm cao hơn cho việc thực thi AI, giúp nó phù hợp hơn với các ứng dụng yêu cầu xác minh không cần tin tưởng.
Thực thi phân tán trên nhiều nút mạng
Nesa được thiết kế để tránh các điểm nghẽn của tính toán tập trung.
Các mô hình AI lớn thường yêu cầu các GPU đắt tiền và cơ sở hạ tầng chuyên biệt. Điều này khiến cơ sở hạ tầng AI trở nên khó tiếp cận đối với các nhà phát triển nhỏ, các công ty khởi nghiệp và các thành viên cộng đồng.
Nesa giới thiệu thực thi phân tán, nơi các công việc AI lớn có thể được chia nhỏ thành các nút mạng khác nhau. Mô hình có thể được chia thành các phần nhỏ hơn, và mỗi nút chỉ xử lý một phần của phép tính.
Điều này tạo ra hai lợi ích.
Đầu tiên, nó cải thiện khả năng mở rộng vì công việc có thể được phân phối trên mạng nút mạng toàn cầu thay vì phụ thuộc vào một trung tâm dữ liệu.
Thứ hai, nó giảm rào cản tham gia vì không phải mọi nút mạng đều cần là máy GPU cấp cao. Với chia mô hình và thực thi được tối ưu hóa, ngay cả phần cứng khiêm tốn hơn cũng có thể đóng góp vào mạng lưới.
Điều này hỗ trợ mục tiêu rộng hơn của Nesa: làm cho cơ sở hạ tầng AI trở nên mở hơn, phân tán hơn và dễ tiếp cận hơn.
MetaInf và Lập lịch AI thích ứng
Một trong những sáng tạo chính của Nesa là MetaInf.
MetaInf là một lịch trình suy luận được học meta, được thiết kế để chọn chiến lược thực thi tối ưu cho mỗi tác vụ, mô hình và hồ sơ phần cứng. Thay vì sử dụng một phương pháp cố định cho tất cả các tải công việc, MetaInf học từ các mẫu thực thi trước đó và điều chỉnh phù hợp với tình huống.
Điều này quan trọng vì suy luận AI không đồng đều.
Các mô hình, thiết bị, đầu vào và tải công việc khác nhau có thể yêu cầu các chiến lược tối ưu hóa khác nhau. Một phương pháp hoạt động tốt cho một mô hình có thể không hiệu quả với mô hình khác. Một nút mạng có tài nguyên GPU mạnh mẽ có thể cần chiến lược khác với thiết bị biên nhỏ hơn.
MetaInf giúp Nesa tối ưu hóa độ trễ, hiệu quả phần cứng và hiệu suất thực thi một cách động.
Điều này giúp Nesa trở nên thực tế hơn như một mạng AI phi tập trung, vì nó có thể điều chỉnh theo điều kiện mạng thực tế và sự đa dạng phần cứng thay vì giả định tất cả các nút mạng đều giống nhau.
DAIs: Các ứng dụng AI phi tập trung
Nesa cũng giới thiệu DAIs, hoặc Các Ứng dụng AI Phi tập trung.
DAI là một sản phẩm AI chạy native trên mạng Nesa. Nó có thể cảm giác như một ứng dụng AI bình thường đối với người dùng, nhưng về mặt nền tảng, nó dựa vào suy luận phi tập trung, độ tin cậy dựa trên staking và phối hợp trên chuỗi.
Điều này quan trọng vì AI phi tập trung không nên chỉ dừng lại ở khái niệm hạ tầng.
Để người dùng chấp nhận nó, phải có các ứng dụng thực tế mà họ có thể sử dụng. DAIs cho phép các nhà phát triển triển khai các sản phẩm AI mà không cần vận hành cơ sở hạ tầng tập trung của riêng họ. Nesa xử lý việc thực thi, phối hợp, xác minh và khuyến khích.
Điều này có thể hỗ trợ nhiều loại ứng dụng, bao gồm chatbot, tác nhân AI, công cụ nghiên cứu, trợ lý doanh nghiệp, sản phẩm phân tích và các dịch vụ AI bản địa Web3.
Nói một cách đơn giản, DAIs biến cơ sở hạ tầng của Nesa thành các sản phẩm AI dành cho người dùng.
Thị trường mô hình và truy cập nhà phát triển
Nesa bao gồm một thị trường truy vấn phi tập trung và cửa hàng mô hình.
Các nhà phát triển có thể triển khai các mô hình AI mã nguồn mở hoặc sở hữu thông qua quy trình tải lên mô hình và Model Playground của Nesa. Điều này cho phép các nhà tạo mô hình xuất bản mô hình mà không cần tự quản lý việc lưu trữ, quy mô hoặc môi trường thực thi.
Cửa hàng mô hình có thể hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn, mô hình thị giác-ngôn ngữ và các modalities AI khác.
Điều này tạo ra một thị trường nơi người dùng có thể truy vấn các mô hình, các nhà phát triển có thể đóng góp các mô hình, các chủ nút mạng có thể cung cấp khả năng tính toán và các người xác thực có thể giúp bảo mật và xác minh việc thực thi.
Nesa cũng hỗ trợ truy cập AI đa chuỗi thông qua AI Link, cho phép các ứng dụng trên các blockchain khác gọi các khả năng thực thi AI của Nesa mà không cần di chuyển người dùng, tài sản hoặc hợp đồng của họ lên chính Nesa.
Điều này có nghĩa là Nesa không chỉ đang xây dựng một chuỗi AI. Nó đang xây dựng một lớp thực thi AI có thể phục vụ nhiều hệ sinh thái blockchain.
Tính năng của NES Token
$NES là token gốc của hệ sinh thái Nesa.
Nó được sử dụng trong hệ thống truy vấn và phí của mạng. Các nhà phát triển có thể gửi các giao dịch PayForQuery để công bố dữ liệu truy vấn và thanh toán cho việc thực thi suy luận AI. Các giao dịch được ưu tiên thông qua mempool giá khí, nghĩa là các giao dịch có phí cao hơn có thể nhận được ưu tiên.
$$NES cũng được kết nối với việc stake và bảo mật mạng lưới. Các thợ mỏ hoặc người tham gia nút mạng phải stake $$NES, giúp họ có sự tiếp xúc kinh tế với quá trình xử lý truy vấn AI trung thực và hiệu quả. Nếu xảy ra hành vi độc hại hoặc giữ lại dữ liệu, hệ thống có thể áp dụng các hình phạt kinh tế-mã hóa như slashing.
Quản trị là một phần khác trong tiện ích của $NES. Người nắm giữ có thể đề xuất và bỏ phiếu về các thay đổi đối với các thông số mạng được chọn, và quỹ cộng đồng nhận một phần phần thưởng khối để hỗ trợ các sáng kiến hệ sinh thái.
Nhìn chung, $NES được thiết kế để hỗ trợ thực thi truy vấn AI, bảo mật mạng, quản trị và phát triển hệ sinh thái.
Bức tranh lớn hơn về Nesa
Nesa đang xây dựng hạ tầng cho một nền kinh tế AI mở hơn, có thể xác minh được và bảo vệ quyền riêng tư.
Nền kinh tế AI ngày hôm nay bị chi phối bởi các nền tảng tập trung. Chúng kiểm soát quyền truy cập, giá cả, khả năng tính toán, phân phối mô hình và dữ liệu người dùng. Điều này tạo ra rào cản cao đối với các nhà phát triển nhỏ hơn và các đảm bảo yếu kém cho người dùng cần sự riêng tư hoặc tính chính xác.
Nesa đề xuất một mô hình khác.
Nó cho phép các nhà cung cấp tính toán, người tạo mô hình, nhà phát triển, người xác thực, người dùng và các ứng dụng AI tham gia vào một mạng AI phi tập trung. Việc thực thi AI có thể được yêu cầu qua các chuỗi, được xác minh thông qua các cơ chế mật mã và thực hiện mà không cần tiết lộ dữ liệu nhạy cảm cho nhà cung cấp tập trung.
Nói tóm lại, Nesa đang xây dựng một lớp thực thi AI phi tập trung, nơi suy luận AI có thể trở nên riêng tư, có thể xác minh và mở về mặt kinh tế — chuyển AI từ các API đám mây dạng hộp đen sang cơ sở hạ tầng không cần tin tưởng cho Web3 và hơn thế nữa.
Phần thưởng giới thiệu:
Mời người dùng mới tham gia chiến dịch Learn & Earn để mở khóa phần thưởng bổ sung. Với mỗi người bạn được mời thành công đăng ký và hoàn thành các giao dịch yêu cầu, bạn sẽ nhận được hoàn lại 25% phí. Càng mời nhiều người dùng đủ điều kiện, bạn càng nhận được nhiều phần thưởng hơn. Để biết chi tiết, vui lòng tham khảo: https://www.kucoin.com/vi/referral
Cách mời
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ hình thức đại diện hoặc bảo đảm nào, cũng không nên được hiểu là tư vấn tài chính hoặc đầu tư. KuCoin không chịu trách nhiệm cho bất kỳ lỗi hoặc thiếu sót nào, hoặc cho bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản ảo có thể tiềm ẩn rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro dựa trên tình hình tài chính của bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Tiết lộ rủi ro.